- •Глоссарий
- •Тема 1. Информация в контексте современной экономики
- •1. Информационное пространство как среда анализа.
- •2. Понятие информационного пространства.
- •3. Структура информационного пространства.
- •4. Элементы структуры информационного пространства. Понятие показателя.
- •Объем продаж (автомобиль, значение объема продаж)
- •И (модель автомобиля, время)
- •И (модель автомобиля (менеджер, регион, год, покупатель))
- •S (модель автомобиля, фирма изготовитель, год выпуска)
- •5. Пространственная интерпретация понятия показатель.
- •6. Единое информационное пространство предприятия.
- •Тема 2. Анализ информации на предприятии
- •1. Виды и задачи анализа на предприятии.
- •2. Содержание экономических показателей.
- •3. Классификация методов анализа.
- •4. Источники данных для проведения анализа.
- •Тема 3. Информационно – аналитическая система как инструмент проведения экономического анализа
- •1. Общее понятие информационно – аналитической системы.
- •2. Функции и сферы применения иас.
- •3. Классификация аналитических систем.
- •Полный классификатор аналитических систем
- •Инструменты добычи данных.
- •Средства построения Хранилищ и Витрин данных.
- •Управленческие информационные системы и приложения.
- •4. Концепции построения иас.
- •5. Общая структура информационной аналитической системы.
- •Тема 4. Хранилища данных
- •1. Пространственная интерпретация данных.
- •Реляционная модель представления данных
- •Многомерная модель представления данных
- •1) Формирование "Среза".
- •2) Операция "Вращение".
- •3) Отношения и Иерархические Отношения.
- •5) Операция Детализации.
- •2. Понятие хранилища данных.
- •Основные требования к данным в Хранилище Данных
- •Централизованное хранилище данных
- •Распределенное хранилище данных
- •Автономные витрины данных
- •Единое интегрированное хранилище и много витрин данных
- •3. Структура хранилищ данных.
- •4. Вопросы реализации Хранилищ Данных.
- •Неоднородность программной среды.
- •Распределенность.
- •Метаданные.
- •Роль метаданных в системах Хранилищ Данных.
- •Уровни метаданных в Хранилище Данных
- •Вопросы защиты данных
- •Задачи Хранилища данных
- •1. Консолидация данных.
- •2. Интеграция данных.
- •Консолидация данных
- •Интеграция данных
- •Агрегация данных
- •Расчеты производных показателей
- •Предоставление данных для поддержки принятия решений (dss)
- •Тема 5. Оперативный анализ данных
- •1. Место olap в информационной структуре предприятия.
- •2. Оперативная аналитическая обработка данных.
- •3. Требования к средствам оперативной аналитической обработки.
- •Правила оценки программных продуктов класса olap
- •4. Классификация olap-продуктов.
- •Классификация по способу хранения данных
- •5. Принципы работы olap-клиентов.
- •6. Выбор архитектуры olap-приложения.
- •5. Склад.
- •6. Движение денежных средств.
- •7. Бюджет.
- •8. Бухгалтерские счета.
- •9. Финансовая отчетность.
- •1. Интеллектуальный анализ данных.
- •2. Стадии иад.
- •1. Свободный поиск (Discovery).
- •2. Прогностическое моделирование (Predictive Modeling).
- •3. Анализ исключений (Forensic Analysis).
- •4. Методы иад.
- •1. Непосредственное использование обучающих данных.
- •2. Выявление и использование формализованных закономерностей.
- •3. Методы вывода уравнений.
- •4. Типы закономерностей.
- •5. Типовые задачи для методов иад.
- •6. Области применения Data mining.
- •Розничная торговля.
- •Банковское дело.
- •Телекоммуникации.
- •Страхование.
- •Другие приложения в бизнесе.
- •7. Классы систем Data Mining.
- •8. Интеграция olap и иад.
- •Тема 7. Инструментальные средства автоматизации аналитической работы и планирования
- •1. Инструментальные средства поддержки аналитической работы и их классификация.
- •2 Аналитические инструментальные средства пакетов прикладных программ широкого применения.
- •Crystal Enterprise (по материалам www.Interface.Ru).
- •3 Специализированные информационно-аналитические системы:
- •Категории продуктов.
- •Тема 8. Программные инструментальные средства информационно – аналитических систем
- •1. Назначение и сферы применения продуктов компании Intersoft Lab.
- •Система доставки отчетов удаленным пользователям.
- •Система подготовки отчетности в локальной сети.
- •Персональная система отчетности.
- •2. Состав и назначение систем Аналитической Платформы Контур.
- •3. Понятие микрокуба.
- •4. Назначение и принципы работы системы «Контур Стандарт».
- •5. Работа с системой «Контур Стандарт».
- •6. Пример анализа продаж по данным бд “Northwind” с помощью «Контур Стандарт».
Средства построения Хранилищ и Витрин данных.
Хранилища и Витрины данных создаются с применением специализированных средств построения Хранилищ\витрин данных. К этим средствам относятся:
средства проектирования Хранилищ данных,
средства извлечения, преобразования и загрузки данных,
готовые предметно-ориентированные ХД.
Средства проектирования Хранилищ данных входят в состав реляционных и многомерных СУБД от таких производителей как Microsoft, Oracle, IBM, Sybase и других. Также часто применяются универсальные CASE-инструменты, такие как BPWin и ErWin. После описания структур хранения данных специальными системными утилитами выполняется их генерация. Такой подход к созданию Хранилища данных позволяет построить индивидуальное Хранилище или Витрину данных в сжатые сроки. В тоже время такой подход затрудняет перенос наработок от одного заказчика к другому и обмен практическим опытом в решении аналитических задач.
Альтернативным способом построения Хранилищ данных является применение других специализированных средств – Студий для построения Хранилищ данных. Такие продукты предлагают набор шаблонов и заготовок для быстрого создания Хранилища. В составе Студии может предоставляться базовая модель Хранилища данных, ориентированная на определенную бизнес-сферу. С помощью таких инструментов можно значительно быстрее создать Хранилище данных, воспользовавшись опытом предыдущих решений и начать его эксплуатацию. Продукты этого класса, в частности, предлагает компания Sybase – это продукт Industry Warehouse Studio.
ETL-средства (extraction, transformation, loading) - средства извлечения, преобразования и загрузки данных) обеспечивают три основных процесса, используемые при переносе данных из одного приложения или системы в другие. ETL-средства извлекают информацию из исходной базы данных, преобразуют ее в формат, поддерживаемый базой данных назначения, а затем загружают в нее преобразованную информацию. Эти средства обычно входят в состав функциональности реляционных и многомерных СУБД или Студий для построения Хранилищ данных. Однако существуют и специализированные системы, реализующие только ETL-функции. Классической ETL-системой является, например, продукт Ascential DataStage компании Ascential Software.
И, наконец, существует еще один способ построения Хранилищ и Витрин данных – это применение готовых предметно-ориентированных Хранилищ данных. Это самый надежный способ построить Хранилище данных в сжатые сроки. Готовые к эксплуатации Хранилища данных характеризуются наличием в них механизмов средств построения Хранилищ/Витрин данных, взаимосвязанных посредством единого словаря метаданных. К ним относятся - процедуры извлечения, преобразования, очистки и загрузки данных, функции генерации баз данных и процедур обработки, механизмы построения выборок данных, интерфейсы просмотра и анализа данных. Ограничением в применении готовых Хранилищ данных является их предметная ориентация. Например, финансовое Хранилище данных невозможно применить для решения задач оптимизации химического производства. Примером готового предметно-ориентированного Хранилища данных является система Контур Корпорация от компании Intersoft Lab. Применение предметно-ориентированных Хранилищ данных отражает общемировую тенденцию развития рынка BI, наметившуюся в последнее время – предоставления платформ для "быстрой" разработки аналитических приложений.